浅层设计师觉悟了吗？你的工作已经开始被机器取代了

对于科技人来说，这样的现实并不陌生，也有不少的案例，但能够大规模的处理，然后推进到商业行为并获得成功至报导分享的例子确实不多。

如果你还是那些浅层设计师，做着左推右拉，别人用脑，你用双手的工具使用员，那么你应该要有觉悟。因为不管是工具使用员还是用脑指挥你的上司都已经被电脑所取代，你今天上班做的事没有问题，但肯定撑不过未来十年。

事情是这样的，淘宝在 2016 年的“双十一”活动中按用户分析与需求设计了 1.7 亿个广告 Banner，即我们打开淘宝 App 的顶端横幅。这些广告 Banner 除了 2015 年“双十一”已经开始的 Big Data 资料分析外，更利用电脑与深度学习作出订制，务求把推广做得更精准，当中后者所需的不到 20 人。

在 15 年之前的“双 11”，商品推荐都是人来控制的，由运营决定给用户推荐什么产品，而 15 年那次“双 11”，是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。

“双 11”结束后，我们（设计、工程和算法团队）就聚在一起，商量下一年要做些什么。我们当时想，我们已经做到的个性化推荐，但都是基于白底图商品推荐，能不能往前迈一步，让强营销导向的广告资源位的设计也“千人千面”呢？从纯商品个性化跨到广告资源位个性化，中间几个关键的技术点打通之后，我们就着手做了。

节录自：mydesy

作为一个浅层设计师，你也许会觉得使用模版设计并没有什么了不起，但淘宝使用的方式在执行上与速度上都要比人手快很多，光是一个不到 20 人的团队为了一天的活动制作出 1.7 亿张广告 Banner 就已经是人类设计师无法比拟的事。

当然，模版设计有其缺陷，有其限制，但它可以解决最基本的需求，对于日新月异，追求速度的网络来说有其特别需要。如果你还是浅层设计师，你应该思考一下如何让自已升级，做更多非模版与倒模式的工作，以增加自己的竞争力，减少被电脑取代的可能性。

你也许会想，这类型的工具本来就是大企业才能用到，小公司根本不会被影响，工作还是安枕无忧，但事实上这类型的工具在使用上需要很多数据，愈多数据便能改善其弱点，让其制作更精准。

所以像淘宝这类型的公司，在排除了直接竞争的情况下，很可能，也很大机会把相类似的工具以月费形式发售予各中小企业，以获取相关数据，以提升自身的运算能加，加快改进产品。因此，中小企也是有机会用到，问题不是不能，而是何时。

至于整个访问，大家有兴趣可以自己到 mydesy 看看，分享内容与常见的模版应用及深度学习程序差不多，如果你对这些大概有个了解，也就可以节省时间，拿来好好想想自己的未来。

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